CS约简与FGR决策结合的数据挖掘新方法

"采用CS约简和FGR决策的数据挖掘方法" 在大数据集的背景下，数据挖掘面临着诸多挑战，包括处理大量的实例、属性以及多种分类。为了有效地解决这些问题，本文提出了一种结合CS约简和FGR决策的数据挖掘新方法。这种方法旨在优化数据挖掘流程，提高挖掘效率，并确保分类的准确性。 CS约简是数据预处理的关键步骤，其目的是从原始数据集中找出一组核心实例。核心实例是那些对数据集描述最具代表性的样本，它们能够反映数据集的主要特征而不引入冗余信息。通过寻找和保留这些核心实例，数据集的规模得以有效压缩，从而降低了后续处理的复杂性。 FGR决策（可能是“Fast Generalization and Representation”或类似的概念）是一种决策规则生成技术，它在数据挖掘过程中用于生成简洁且高效的分类规则。在CS约简完成后，FGR决策算法被用来进一步分析核心实例，生成用于分类的规则集。这些规则是通过对数据进行学习和概括形成的，旨在精确地划分不同类别。 实验对比表明，结合CS约简和FGR决策的方法在压缩数据集合规模、简化挖掘规则方面表现出显著优势。与传统的数据挖掘方法相比，该方法能在保持高分类精度的同时，提高挖掘效率。这表明，对于大规模、多实例、多属性的数据集，这种新方法具有更强的适用性和实用性。 该研究为大数据环境下的数据挖掘提供了一个有效且高效的解决方案。CS约简和FGR决策的结合，不仅减少了计算资源的需求，还优化了数据挖掘过程，这对于实时性强、数据量大的应用场景尤其重要。此外，该方法的理论和实践价值也为其在实际问题中的应用打开了新的可能，如在商业智能、社会科学、生物医学等领域进行复杂的决策支持和模式识别。